[發(fā)明專利]表情識別模型訓(xùn)練方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011039648.1
• 申請日: 2020-09-28
• 公開（公告）號: CN112183336A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 易苗
• 申請（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 深圳中一聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44414
• 代理人: 任敏

本申請適用于生物識別技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種表情識別模型訓(xùn)練方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取第一表情數(shù)據(jù)，并對所述第一表情數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增廣，生成第二表情數(shù)據(jù)；將所述第二表情數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的人臉識別模型中，以提取所述第二表情數(shù)據(jù)的監(jiān)督特征；根據(jù)所述第二表情數(shù)據(jù)及其監(jiān)督特征，對預(yù)設(shè)的初始表情識別模型進行訓(xùn)練，得到所述表情識別模型。采樣上述方法得到的表情識別模型可以提高人臉表情識別的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請屬于生物識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種表情識別模型訓(xùn)練方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

目前，現(xiàn)有的表情識別模型通常是使用表情數(shù)據(jù)直接對人臉識別模型進行微調(diào)。然而，已有的人臉識別模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過表情識別模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量。因此，使用表情識別數(shù)據(jù)對已有的人臉識別模型進行訓(xùn)練時，因原有進行人臉識別模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大，經(jīng)過遷移學(xué)習(xí)得到的表情識別模型還是會保留對人臉進行識別的信息。進而，將會造成得到的表情識別模型在對人臉表情進行識別時準(zhǔn)確率較低的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實施例提供了一種表情識別模型訓(xùn)練方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，可以解決直接通過使用表情數(shù)據(jù)對人臉識別模型進行微調(diào)，得到的表情識別模型在對人臉表情進行識別時準(zhǔn)確率較低的問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種表情識別模型訓(xùn)練方法，包括：

獲取第一表情數(shù)據(jù)，并對所述第一表情數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增廣，生成第二表情數(shù)據(jù)；

將所述第二表情數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的人臉識別模型中，以提取所述第二表情數(shù)據(jù)的監(jiān)督特征；

根據(jù)所述第二表情數(shù)據(jù)及其監(jiān)督特征，對預(yù)設(shè)的初始表情識別模型進行訓(xùn)練，得到所述表情識別模型。

在一實施例中，所述獲取第一表情數(shù)據(jù)，包括：

獲取樣本數(shù)據(jù)，識別所述樣本數(shù)據(jù)中的人臉；

確定所述人臉的關(guān)鍵點特征位置，根據(jù)所述關(guān)鍵點特征位置，對所述人臉進行對齊處理，得到所述人臉的正臉圖像；

裁剪所述正臉圖像，得到所述第一表情數(shù)據(jù)。

在一實施例中，所述第一表情數(shù)據(jù)包括多個表情標(biāo)簽，所述多個表情標(biāo)簽分別對應(yīng)多個正臉圖像；所述獲取第一表情數(shù)據(jù)，并對所述第一表情數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增廣，生成第二表情數(shù)據(jù)，包括：

從所述多個表情標(biāo)簽中隨機確定第一表情標(biāo)簽，以及確定所述第一表情標(biāo)簽對應(yīng)的多個正臉圖像；

從所述第一表情標(biāo)簽對應(yīng)的所述多個正臉圖像中，獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的正臉圖像；

根據(jù)所述預(yù)設(shè)數(shù)量的正臉圖像的像素生成第一正臉圖像，并將所述第一正臉圖像以及所述第一表情標(biāo)簽作為第二表情數(shù)據(jù)。

在一實施例中，所述第一表情數(shù)據(jù)包括多個表情標(biāo)簽，所述多個表情標(biāo)簽分別對應(yīng)多個正臉圖像；所述獲取第一表情數(shù)據(jù)，并對所述第一表情數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增廣，生成第二表情數(shù)據(jù)，包括：

從所述多個正臉圖像中，隨機獲取至少兩個正臉圖像；

對所述至少兩個正臉圖像的像素進行隨機加權(quán)處理，生成第二正臉圖像；

對所述至少兩個正臉圖像的表情標(biāo)簽進行隨機加權(quán)處理，生成第二表情標(biāo)簽；

將所述第二正臉圖像以及所述第二表情標(biāo)簽作為第二表情數(shù)據(jù)。

在一實施例中，所述預(yù)設(shè)的初始表情識別模型包括初始卷積層；所述根據(jù)所述第二表情數(shù)據(jù)及其監(jiān)督特征，對預(yù)設(shè)的初始表情識別模型進行訓(xùn)練，得到所述表情識別模型，包括：

將所述第二表情數(shù)據(jù)中的正臉圖像輸入至所述初始表情識別模型的初始卷積層中進行處理，得到表情識別特征；